基于生成对抗网络的人脸铅笔画算法  

Face pencil drawing algorithms based on generative adversarial network

作　　者：王小玉[1] 胡鑫豪 韩昌林 WANG Xiao-yu;HU Xin-hao;HAN Chang-lin(School of Computer Science and Technology,Harbin University of Science and Technology,Harbin 150080,China)

机构地区：[1]哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150080

出　　处：《吉林大学学报（工学版）》2021年第1期285-292,共8页Journal of Jilin University:Engineering and Technology Edition

基　　金：国家自然科学基金项目(60572153,60972127).

摘　　要：传统的铅笔画绘制技术主要是基于对笔画方向、粗细、长短和纹理的模拟,生成结果生硬单一,并且缺少艺术感。为了使铅笔画生成结果更加具有艺术感,同时能够保留原始人脸图像的结构,提出了一种利用生成对抗网络将真实人脸图像转换成具有铅笔画风格图像的方法。生成网络利用卷积生成具有铅笔画效果的人脸图像,对抗网络用于学习艺术家真实手绘的人脸铅笔画分布,并且优化了距离偏差,加入了细节控制损失。实验结果表明,该方法生成的人脸铅笔画图像风格更加灵活,更加具有艺术感。In order to make pencil drawings more artistic and retain the structure of the original face images,a method of transforming real face images into pencil-style images by Generating Antagonistic Networks is proposed. Generation Network generates face pencil drawing images by convolution,and Antagonistic Network is used to learn the distribution of artist′s real face pencil drawing paintings. The distance deviation is optimized and the loss of detail control is added. The experimental results show that the face pencil drawing images generated by this method is more flexible and artistic.

关 键 词：计算机应用 铅笔画 生成对抗网络 Was距离 循环一致性 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]